Наиболее ранние компьютерные модели атмосферы учитывали только самые основные физические характеристики: сохранение энергии и момента количества движения и нагрев воздуха под воздействием солнечных лучей, возрастающий от полюса к экватору. А как же облака? Влияние гор и океанов? Ничего из этого не принималось во внимание. Тем не менее даже такие несовершенные модели позволяли исследовать взаимодействие неравномерного нагрева воздуха и вращения Земли. Этого было достаточно, чтобы с помощью компьютера, пусть даже менее мощного, чем самый простой из современных сотовых телефонов, получить ответ на элементарный вопрос «Как такое может быть?». Весьма грубый теоретический подход показал, как несколько простых факторов могут, взаимодействуя между собой, создавать то непостоянство погоды, которое мы наблюдаем на нашей планете.

Полвека спустя мы можем повторить этот опыт для систем с участием людей, в том числе для рынков. Создайте простой виртуальный рынок, участниками которого будут хеджевые фонды, инвесторы и банки, пусть они действуют так же, как в реальном мире, и это позволит проводить эксперименты, подобные тем, что проводил Филлипс, чтобы понять, какие события могут ожидать нас в будущем. В 2009 году группа экономистов и физиков поступила именно таким образом и обнаружила, что «квантовый кризис» – отнюдь не загадочное явление. Это событие скорее напоминает грозу, вполне предсказуемо формирующуюся в горячей и влажной атмосфере лета.

С помощью созданной ими виртуальной модели рынка Стефан Тернер, Дойн Фармер и Джон Гинакоплос могли исследовать тонкие взаимодействия трех простых факторов. Во-первых, они ввели в игру несколько хеджевых фондов. Эти фонды конкурировали между собой, чтобы привлечь инвесторов, которые, в свою очередь, действовали так же, как их реальные прототипы, – несли свои деньги в те фонды, которые на текущий момент демонстрировали лучшую доходность. Во-вторых, они дали хеджевым фондам возможность привлекать банковские ссуды и, следовательно, усиливать свои показатели доходности с помощью кредитных рычагов. В-третьих, они предусмотрели участие банков, которые устанавливают предельную величину соотношения заемных средств и стоимости залоговых активов хеджевых фондов (длину кредитного рычага) на определенном уровне, например 5 к 1, или на любом другом. Как было отмечено ранее в этой главе, банки следят за неукоснительным выполнением этого правила, при необходимости требуя от хеджевых фондов внесения дополнительных денежных средств или частичного погашения кредита с целью восстановления указанного соотношения в допустимых границах.

Модель рынка, созданная этими исследователями, была скелетом рынка, который включал в себя все его наиболее важные детали. И в этом отношении она напоминала многие стандартные модели «равновесной» экономики. Но в ней имелось и ключевое отличие: стандартные экономические модели изначально строятся на том, что соблюдение рыночного равновесия является единственным допустимым результатом. Описываемая же модель не имела таких ограничений.

Используя эту модель, трое исследователей провели сотни экспериментов, наблюдая за действиями хеджевых фондов в различных условиях. Несмотря на то что каждый эксперимент немного отличался от предыдущего – лидерство по доходности захватывали другие фонды, цены акций следовали по иному извилистому пути, – в них последовательно проявлялась одна и та же сюжетная линия. Как только какие-либо хеджевые фонды начинали показывать более высокую доходность, чем другие, они привлекали деньги бо́льшего числа инвесторов, переманивая их у конкурентов. Чтобы остаться в игре, фонды, теряющие клиентов, увеличивали свой леверидж с целью получения более высокой прибыли. В результате фонды постепенно втягивались в «гонку вооружений», наращивая свою кредитную нагрузку, как это и происходит в реальности. Это не стало для экспериментаторов неожиданностью: их модель была настроена на то, чтобы имитировать именно этот процесс.

Кроме этого, не вызывала удивления – по крайней мере, у тех, кто верит в способность арбитража стабилизировать рынки, – и тенденция к повышению эффективности рынка по мере увеличения длины кредитных рычагов. Эксперименты показывали, что конкуренция между фондами приводила к устойчивому снижению волатильности цен; другими словами, цены акций со временем достигали своих «справедливых» значений. Это вполне объяснимо. При наличии высокой долговой нагрузки фонды начинают все более энергично реагировать на любые сиюминутные отклонения цен, тем самым удерживая их в непосредственной близости от фундаментально обоснованных уровней. Получается, что, хотя основной целью существования хеджевых фондов является зарабатывание максимальной прибыли, они еще и приносят рынку определенную пользу.

Однако компьютерное моделирование позволило заметить еще одну деталь: данное повышение рыночной стабильности, на самом деле, является временной и очень хрупкой иллюзией.

В экономических кругах «волатильность» считается опасным словом, которое с легкостью может быть неправильно истолковано. Смысл этого термина заключается в отражении присущего рынку кипению – его тенденции колебаться и проявлять удивительные свойства любым из миллиона возможных способов. Но это же слово относится и к одной конкретной и очень грубой мере измерения этого кипения – среднеквадратическому (стандартному) отклонению цен за период времени. Этот показатель является простым для понимания, его легко рассчитать, но он не позволяет оценить восприимчивость рынка к редким катаклизмам или событиям. На самом деле волатильность рынка, выраженная через значение среднеквадратического отклонения, может даже снижаться, даже если рынок в этот момент будет склонен к экстремальному поведению.

Моделирование показало, что именно так и происходит, когда инвесторы увеличивают леверидж. Так как рынок становится более эффективным и цены сосредоточиваются вблизи своих «справедливых» значений, стандартная волатильность рынка снижается. Но волатильность в широком понимании, напротив, увеличивается. Проведя сотни экспериментов с моделью виртуального рынка с целью изучения вероятности экстремальных движений, Тернер и его коллеги обнаружили, что увеличение долговой нагрузки постепенно, но неумолимо способствует переходу рынка в неустойчивое состояние, в котором вероятность возникновения катастроф существенно возрастает. Предположим, вы измеряете вероятность повышения рыночной доходности до некого значения r, равного одному проценту, пяти процентам, десяти процентам и так далее. Когда размер кредитного рычага (уровень левериджа) мал, вероятность увидеть действительно высокий показатель рыночной доходности крайне невелика и полностью соответствует нормальному статистическому распределению Гаусса. Сильные движения действительно редки. Но как только хеджевые фонды начинают использовать более высокие уровни левериджа, рынок переступает черту, за которой вероятность экстремальных движений становится гораздо более высокой. С этого момента статистика движения цен начинает характеризоваться наличием «тяжелых хвостов»; рынок приближается к краху.

Другими словами, спокойствие и эффективность рынка оказываются мнимыми; за них приходится расплачиваться более частыми катастрофами. Если уподобить рынок гоночному автомобилю, то леверидж можно сопоставить с нажатием на педаль газа, что позволяет вашему автомобилю ехать быстрее. Но при этом на более высоких скоростях рынок, как и гоночный автомобиль, начинает дрожать и вибрировать, что увеличивает вероятность его поломки.

Это первый урок, но есть и другой. После того как леверидж выходит за пределы, обеспечивающие состояние устойчивости, обвал рынка становится лишь вопросом времени и специфических деталей. В типичном модельном сценарии хеджевые фонды чувствуют себя комфортно до тех пор, пока в один прекрасный день, без всякого предупреждения, все не взрывается, точно так, как это было во время реального «квантового кризиса». Это не случайность, не ирония судьбы, подкрепленная стечением редких обстоятельств, и не повторяющийся три дня подряд эпизод, вероятность которого соответствует 25 стандартным отклонениям. Это вполне предсказуемое следствие того, что леверидж связывает хеджевые фонды и банки вместе, затягивая их своей жесткой смертельной петлей. Конечно, для самих фондов неизбежная катастрофа действительно выглядит как гром среди ясного неба. А их дальнейшее поведение соответствует описанному Ло и Хандани сценарию «спасайся, кто может», сопровождающемуся «маржин-коллами» и принудительным «делевериджем», то есть сокращением соотношения объема заемных средств и стоимости залоговых активов. Но день, когда это происходит, ничем не отличается от предыдущего дня или любого другого дня, предшествовавшего катастрофе.

И это самое главное: причина финального краха действительно не имеет ничего общего с событиями того дня, когда он наконец случается, она обусловлена общим нестабильным состоянием рынка. В этом не виноват никто и виноват каждый. По мере роста конкуренции увеличивается уровень левериджа, что приводит к снижению «волатильности». Финансовые теоретики восхищаются красотой кажущейся эффективности рынка. Но это всего лишь иллюзия, и катастрофа, являющаяся несомненным порождением этой самой эффективности и рационального поведения каждого участника, уже поджидает рынок за углом. Созданная учеными компьютерная модель предельно ясно показала неумолимую динамичность, о которой некоторые проницательные рыночные аналитики размышляли спустя несколько недель после «квантового кризиса». Бывший инвестиционный банкир и менеджер хеджевого фонда Рик Букстейбер писал в августе 2007 года:

Конечно, все сказанное не должно вызывать особого удивления; это заложено в самой природе обратных положительных связей. Опасность заключается не в отдельных составляющих системы, а в том, как они связаны и как они взаимодействуют друг с другом.